Hoy resultan esenciales la autonomía y confiabilidad de los sistemas para captar información, así como también su capacidad de procesar y comunicarla de manera inmediata y sin intervención. En este sentido, los sistemas de telemetría deben poder diagnosticar una falla y disponer de acciones que faciliten mantener en operación la industria, garantizando además que la comunicación, a veces hacia sitios remotos a cientos de kilómetros, sea fluida, transparente e inteligente.

Antiguamente, se empleaban sistemas basados en controladores lógicos programables (PLC) e interfaces hombre-máquina (HMI), cuyo potencial para transmitir datos (no información) a través de Internet era limitada (y en ocasiones, nula), ya que se pensaba que siempre existiría un operario vigilando e interpretando el estado de las máquinas y la producción.

No obstante, esto ha cambiado; por ejemplo, en el sector celulosa y papelera, un pequeño tablero adicional (como el que se muestra en la Figura 1), puede comunicar las mediciones de los sensores de temperatura y vibración de motores críticos simultáneamente hacia el DCS, el taller de mantención y el móvil del usuario.

Las plataformas actuales permiten mediante unos pocos dispositivos tomar los datos, transformarlos en información y hacerla llegar a los centros de toma de decisiones oportunamente y de modo confiable. Para explicar el funcionamiento de estos sistemas, separémoslos en tres niveles, los que pasamos a explicar a continuación.

Figura 1. Tablero IoT en máquina papelera.

1. La toma y el pre-procesado de datos:
Los datos de planta se deben digitalizar y, para esto, lo básico es contar con la instrumentación adecuada. No siempre los sensores AIO (del inglés “All in One”, o “Todo en Uno”) son los más adecuados. Lo hemos visto con algunos instrumentos inalámbricos, cuyos protocolos propietarios son un dolor de cabeza para los operadores y mantenedores de planta, ya que, además de ser muy engorrosos, su gateway o hub concentrador de las comunicaciones muchas veces es más costoso que los instrumentos en sí y en el paso de un protocolo a otro, se pierde buena parte de la información útil que le daba el valor agregado original al instrumento. En ese aspecto, un estándar abierto como BLE (Bluetooth Low Energy) es mucho más amigable y menos costoso.

La opción sugerida es mantener la instrumentación instalada y utilizar una unidad remota inteligente que permita disponer de los datos en protocolos estándares de la industria (CAN, Modbus RTU, Modbus TCP, Devicenet, EtherCat, Ethernet/IP, Profibus, Profinet, entre otros). Además, la información y toma de acción dispuesta por los fabricantes, ya no se puede limitar a las señales básicas de corriente y tensión digitales o análogas, sino también a comunicación de dispositivos colaboradores (antes llamados “esclavos”). Los módulos tratan las señales comunes de los sensores tales como tensión y corriente de sensores de temperatura, vibración, nivel, presión, etc., además de disponer de módulos para contadores, modulación de pulso PWM, seguridad SIL 3, tarjetas medidoras de energía y tarjetas de comunicación IOLink y dispositivos Modbus RTU esclavos, y en caso de requerir autonomía de proceso, se pueden migrar con tan solo el cambio de la cabecera a un PLC-IoT en cosa de segundos.

2. Comunicando la información (o “muchos caminos para llegar a Roma”): Tras adquirir el dato, llegamos al tratamiento y comunicación de la información. Esto se puede hacer directamente en donde están instaladas las mencionadas unidades remotas con cabeceras PLC IoT o desde un PLC-IoT central conectado inalámbricamente o en la nube. En este sentido, la principal diferencia con un PLC estándar es que las funcionalidades de empaquetar y transmitir la información están incorporadas por defecto, considerando protocolos de seguridad, cortafuegos, VPN y acceso remoto necesarios para garantizar el nivel de servicio que requiere cada aplicación.

3. El control y la visualización: En este nivel, la unidad de procesamiento de los controladores IoT cuenta típicamente con dos procesadores independientes, donde uno se encarga del proceso de las rutinas y programas estándar, mientras el otro recibe y emite las comunicaciones normalmente disparada por eventos. Esto último es natural dentro de plataformas como Docker y NodeRed, de las que está última viene embebida en el PLC IoT. NodeRed es una plataforma abierta, gratuita y simple, para la que algunas de las principales marcas han hecho desarrollos; se programa bajo estándar IEC61131-3, pero principalmente bajo bloques funcionales, editables incluso en JavaScript y HTML5 (permitiendo que el controlador pueda desplegar las gráficas en el HMI, sin necesidad de programar la pantalla; solo basta configurar la dirección IP del controlador).

De forma nativa, se desarrolla la visualización de la información y la determinación con el personal de planta de los parámetros normales de funcionamiento y la gestión de la información en una base de datos de cualquier clase. La clave son los conectores disponibles para manejar la información; los servidores OPC-UA son el “pegamento” moderno para todos, y como era de esperarse, también viene incluido en el controlador IoT en la actualidad.

El análisis de la información requería expertos en la materia… Y los sigue necesitando. Pero si antes se necesitaba conocer de transformadas de Fourier y matemáticas avanzadas, hoy se necesita entender de modelos de datos.

Las plataformas automatizadas permiten aplicar modelamiento de datos para predecir el comportamiento de una máquina o línea de producción sin necesidad de hacer un modelado por “fórmula” del sistema. Lo que antes tomaba semanas para una parte del proceso hoy se hace en minutos o incluso en segundos, mediante plataformas digitales disponibles por el mismo fabricante del controlador IoT.

Ya sea en la Industria Minera, Alimentos y Bebidas, Petróleo y Gas, y Pulpa y Papel, se necesita el conocimiento de base de las condiciones normales de operación en alta eficiencia para determinar el modelo adecuado en conjunto con los proveedores de soluciones.